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貝葉斯判別分析
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學(xué)號:從距離判別法來看,它存在以下不足:(1)判別方法與總體各自出現(xiàn)的概率的大小無關(guān);(2)判別方法與錯判之后所造成的損失無關(guān)。從費歇爾判別法來看,它隨著總體個數(shù)的增加,建立的判別函數(shù)式個數(shù)也增加,因而計算起來比較麻煩。如果對多個總體的判別考慮的不是建立判別式,而是計算新給樣品屬于各總體的條件概率P(l/x),比較這k個概率的大小,然后將樣品判歸為來自概率最大的總體,這種判別方法稱為貝葉斯判別方法。貝葉斯判別分析先驗概率和后驗概率先驗概率是指根據(jù)以往經(jīng)驗和分析得到的概率,它往往作為“由因求果”問題中的“因”出現(xiàn)。后驗概率是指在得到“結(jié)果”的信息后重新修正的概率,是“執(zhí)果尋因”問題中的“因”。后驗概率是基于新的信息,修正原來的先驗概率后所獲得的更接近實際情況的概率估計。先驗概率和后驗概率的區(qū)別:先驗概率不是根據(jù)有關(guān)自然狀態(tài)的全部資料測定的,而只是利用現(xiàn)有的材料(主要是歷史資料)計算的;后驗概率使用了有關(guān)自然狀態(tài)更加全面的資料,既有先驗概率資料,也有補充資料;先驗概率的計算比較簡單,沒有使用貝葉斯公式;而后驗概率的計算,要使用貝葉斯公式,而且在利用樣本資料計算邏輯概率時,還要使用理論概率分布,需要更多的數(shù)理統(tǒng)計知識。1、Bayes判別法基本思想Bayes判別法的基本思想是假定對所研究的對象已有一定的認識,常用先驗概率來描述這種認識;然后抽取一個樣本,用樣本來修正已有的認識(先驗概率分布),得到后驗概率分布。各種統(tǒng)計推斷都是通過后驗概率分布來進行。2、多元正態(tài)總體的Bayes判別法在實際問題中遇到的許多總體往往服從正態(tài)分布,下面給出p元正態(tài)總體的Bayes判別法。(1)判別函數(shù)的導(dǎo)出由前面的敘述可知,使用Bayes判別法作判別分析,首先要知道待判總體的先驗概率和密度函數(shù)。對于先驗概率,一般用樣品的頻率來代替。或者令先驗概率相等,這時可以認為先驗概率不起作用。(2)假設(shè)協(xié)方差陣相等(3)計算后驗概率例(胃癌的鑒別)為了判別病人是胃癌、還是萎縮性胃炎?,F(xiàn)對患有胃癌、萎縮性胃炎和非胃炎患者中隨機抽取15個病人,每人化驗4項生化指標(biāo):血清銅蛋白(X1)、藍色反映(X2)、尿吲哚乙酸(X3)和中性硫化物(X4),具體數(shù)據(jù)見表5.10。試用貝葉斯判別分析,對這15個樣品進行判別歸類。
并在此基礎(chǔ)上,判斷X1=205,X2=140,X3=11,X4=20屬于哪一種患者?類別序號血清銅蛋白藍色反應(yīng)尿吲哚乙酸中性硫化物胃癌患者胃癌患者12281342011224513410403200167122741701507851001672014非胃癌患者萎縮性胃炎患者622512571471301006128150117769120133102610160100510非胃炎患者1118511551912170125641316514253141351082121510011772解由于三組判別函數(shù)分別為:判別原則:樣品屬于判別函數(shù)值最大的一組?;嘏薪Y(jié)果如表5.11所示:類別序號原分類Actual回判組別后驗概率胃癌患者胃癌患者1110.9982110.9773110.999413*0.5785110.999非胃癌患者萎縮性胃炎患者6220.4577220.700823*0.5189220.66210220.616非胃炎患者1132*0.61612330.68113330.83914330.58715330.583待判者161*0.996誤判的樣本是4、8、11,回判后分別屬于
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